自我改进的人工智能方法提高3D打印效率

人工智能算法可以让研究人员更有效地利用3D打印来制造复杂的结构。

华盛顿州立大学的研究发表在《先进材料技术》杂志上，该研究可以让3D打印在从人造器官到柔性电子产品和可穿戴生物传感器等各种复杂设计中更加无缝地应用。作为研究的一部分，该算法学会了识别并打印肾脏和前列腺器官模型的最佳版本，并打印出60个不断改进的版本。

“你可以优化结果，节省时间、成本和劳动力，”该论文的共同通讯作者、华盛顿州立大学机械与材料工程学院的Berry助理教授KaiyanQiu说道。

近年来，3D打印的应用日益广泛，使工业工程师能够将计算机上的定制设计快速转换为各种产品，包括可穿戴设备、电池和航空航天零件。

但对于工程师来说，为他们的打印项目开发正确的设置既麻烦又低效。例如，工程师必须决定材料、打印机配置和喷嘴的分配压力——所有这些都会影响最终产品。

“潜在组合的数量实在太多了，每次试验都要花费时间和金钱，”本文共同通讯作者、华盛顿州立大学计算机科学系Huie-Rogers客座副教授JanaDoppa说道。

邱教授多年来一直致力于开发复杂、逼真的3D打印人体器官模型。这些模型可用于培训外科医生或评估植入设备，但模型必须包含真实器官的机械和物理特性，包括静脉、动脉、通道和其他详细结构。

Qiu、Doppa和他们的学生使用一种名为贝叶斯优化的人工智能技术进行训练，并找到优化的3D打印设置。训练完成后，研究人员能够优化器官模型的三个不同目标——模型的几何精度、重量或多孔性以及打印时间。例如，器官模型的多孔性对于外科手术实践很重要，因为模型的机械性能会根据其密度而变化。

“平衡所有目标很难，但我们能够取得良好的平衡，并实现最佳质量的打印物体，无论打印类型或材料形状如何，”共同第一作者EricChen说道，他是华盛顿州立大学机械与材料工程学院Qiu课题组的访问学生。

共同第一作者、华盛顿州立大学电气工程与计算机科学学院研究生AlalehAhmadian补充说，研究人员能够以平衡的方式看待所有目标以获得有利的结果，并且该项目受益于其跨学科视角。

她说：“通过进行物理实验室实验来产生对现实世界的影响，开展跨学科研究是非常有意义的。”

研究人员首先训练计算机程序打印出前列腺手术演练模型。由于该算法具有广泛的可推广性，因此他们可以轻松地对其进行细微调整，打印出肾脏模型。

“这意味着这种方法可以用于制造其他更复杂的生物医学设备，甚至可以扩展到其他领域，”邱说。

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